「自我监督学习」共找到 1689 篇相关文章
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
只需1/4预算,性能反超基线:阿里高德提出Tree-GRPO,高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索,在11个数据集中更省预算、表现更好,能在1/4预算超GRPO基线,解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
CVPR 2026 ReSAM:每个目标只标1个点,SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
最强开源机器人大脑!蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著,在多平台表现出色,团队还从数据、架构、工程等方面进行优化,并开源代码等加速行业探索。
具身智能的「Z 世代」,来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话,他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人,提出创新模型和算法;吴铭东专注真机强化学习;王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知,展现出年轻人的冲劲和思考。
估值7亿美元!OpenAI前高管杀进工厂,要给流水线装上AI大脑
2024年硅谷经历OpenAI高管离职潮,前首席研究官Bob McGrew联合创办Arda,将AI带入制造业工厂。Arda以7亿美元估值融资7000万,开发视频模型让机器人自主学习,统筹生产线的人与机器。不过,制造业引入AI面临挑战。
大厂CIO独家分享:AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉分享AI时代开发者发展。他指出不能用旧有标准评判价值,探讨技术贡献衡量、全栈工程师、提效顺序等问题,强调AI可助力学习和角色创新,还提及招人看重的能力和心性。
让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。
刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。
新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!
2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。